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　　第一：淘密码：网店扶持专家
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　　淘密码是知名的网店加盟服务商，成立于2008年，经历多年风雨，已经打造了坚实的口碑，获得了百姓的认可。淘密码开设了女装、男装、童装、鞋包、手机配件、数码产品、电小二、零食、女士内衣等产品加盟项目，拥有上万种品牌货源，为客户提供更多创业选择。为客户提供网店培训、货源加盟、装修设计、产品货源一件代发、运营推广一条龙服务，淘密码经历多年风雨打造了坚实的口碑，网店加盟请选择淘密码。
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　　微营销是网络经济时代企业营销模式的一种。是伴随着微信的火热而兴起的一种网络营销方式。微信不存在距离的限制，用户注册微信后，可与周围同样注册的“朋友”形成一种联系，订阅自己所需的信息，商家通过提供用户需要的信息，推广自己的产品，从而实现点对点的营销。是现代一种低成本、高性价比的营销手段。
　　与传统营销方式相比，“微营销”主张通过“虚拟”与“现实”的互动，建立一个涉及研发、产品、渠道、市场、品牌传播、促销、客户关系等更“轻”、更高效的营销全链条，而淘密码整合了各类营销资源，达到了以小博大、以轻博重的营销效果。微营销的核心手段是客户关系管理，通过客户关系管理，实现路人变客户、客户变伙伴的过程。微营销的基本模式是拉新(发展新客户)、顾旧(转化老客户)和结盟(建立客户联盟)，企业可以根据自己的客户资源情况，使用以上三种模式的一种或多种进行微营销。微营销九种标准动作是，吸引过客、归集访客、激活潜客、筛选试客、转化现客、培养忠客、挖掘大客、升级友客、结盟换客。微营销找淘密码，势必让你如虎添翼!
　　第三、淘密码：全网营销专家
　　所谓全网营销无非就是在PC互联网、移动互联网上进行的让产品(服务)好卖、怎样卖，以及塑造品牌价值的营销活动。现如今的互联网，日新月异，没有领先的品牌规划，数据分析、那就意味着淘汰!在互联网营销中，如何在领先同行，何如先发制人，这是尤为重要的!
　　淘密码全网营销：利用大数据分析，将品牌规划、产品规划、产品开发、网站网店建设、网站网店运营、品牌推广、营销策划、产品分销和客户后期维护等一系列电子商务内容集成于一体的新型营销模式。
　　淘密码全网营销的优势在于：提升品牌形象、开发新品、规范销售市场、促进线上线下整体销量、解决线下销售瓶颈、梳理分销渠道、完善客服体系，它不仅仅是营销方式的多样化，而是最新营销方式的有效整合和组合，更像是一种新的营销模式或营销革.'命。不像传统营销：人才难找、费用投入大、时间成本高。而这些问题，在淘密码都能完美解决!
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淘密码靠谱吗？看看他们的团队协作能力
作者：之家哥
摘要：网贷之家小编根据舆情频道的相关数据，精心整理的关于《淘密码靠谱吗？看看他们的团队协作能力》的精选文章10篇，希望对您的投资理财能有帮助。
《淘密码靠谱吗？看看他们的团队协作能力》 精选一原标题：这次知识革命，淘汰的不是工具，是人！
作者：陈春花
来源：北大国发院（ID：nsd-pku）
我认为，当今社会发生了两大根本性变化：
知识已经变成了生产力要素，知识所产生的价值已经渗透到整个社会和经济社会当中；
知识不再是名词，而是动词。
你真的拥有知识吗？
读EMBA首先要先读过大学，或者有很多的朋友已经把另外的硕士学位和博士学位学过了，我们之前也有读过其他专业博士的人再回来读EMBA。我们拥有了这么多的知识和这么多的学习历程，是不是真的拥有了知识？
为什么今天要重新问这个问题？
第一个原因：信息如海，难以鉴别真正的知识。
我早上起来给自己规定的第一个动作就是不要看手机，这是要下命令的，你不下命令，肯定第一个动作一定是拿手机。比如说睡觉前，我也说睡觉前一定不看手机，这是两个现在给我自己的硬性规定。我不知道你们是不是这样硬性规定自己，如果你不是这样硬性规定自己，你就被一件事情给淹没了，就是一大堆的信息。
如果我们每个人不能做知识的甄别，可能会陷入到难以选择的境地。难以选择，就无法创造价值。
第二个原因是：时代的核心价值变成了“知识”。
我们之前说这是工业时代、科技时代、信息时代，你会知道那个时代的核心价值是工业、科技、信息。我们这个时代开始称之为知识时代，已经不再用信息时代来说它，也不说科技时代，甚至今天不说互联网时代了，我们现在反复强调的是“互联网下半场”。
为什么叫“下半场”？因为它的核心价值要转移了。而下半场关键的价值也基本上被确认了，就称之为“知识时代”。
如果说知识时代到来了，你真的准备好了吗？你到底知不知道什么叫知识？还是你知道的仅仅是信息、数据、事实，抑或你认为你知道的东西？我想这就是对我们大家特别挑战的部分。
在现实当中大家对知识充满了期待，我们所有人几乎都困在知识上。媒介又给了你很大的方便，方便到你信息过载，难于处理。我们比任何一个时间的人都忙，都不确认，都觉得充满机会，但又惶惶不安。
我想这是你们今天回来读书更重要的原因，以前你们回来读书也许要认识一个圈子，或者要学到一些东西。今天你回来学习是要获得定力，在学校读书后你能够去甄别信息、知识之后，你就会有定力。有了定力，外面所有的这些都对你来都是机会、价值，而不仅仅是冲击、挑战、焦虑和压力。
想面对未来，你唯有跟知识走在一起。就像当年柯达破产的时候，德国所有的传媒都惊呼说了一句话：在科技面前，没有人高高在上，因为时代会淘汰落伍者。这句话如果放在今天，那就是说在科技面前，在知识面前，没有人可以高高在上，时代会淘汰一切落伍者。
这就是你今天要做的事情。我花整整两年时间去理解我会不会被淘汰掉，因为我之前所拥有的很多知识，今天称之为“经验”的东西实际上要淘汰了。我们必须重新都回到学习的位置上。唯有知识，面向未来。
知识定义的“源与流”
关于“知识”定义的时代非常久远，最早问“什么是知识”的人是苏格拉底。为什么那么早就要问这个问题？因为只要你讨论到人类、人性、人在这个宇宙当中如何认识自己，就不得不讨论知识。帕斯卡说，人无异于一根芦草，只不过他是会思考的。我们人类从一开始，当他有意识地反问自己的时候，就一定要回答这四个问题：
人能不能认知？
人如何去认知？
人的认知能够达到的最有效的范围和程度到底是什么？
真理及其标准到底是什么？
人类在几千年的发展过程当中，动用了宗教、历史、文学、技术等所有工具，就在回答这几个问题。今天，我们要加入新的认知世界的工具，这就是知识。
苏格拉底问泰阿泰德“知识是什么”？泰阿泰德想了想说:“我想, 说某人知道某事就是觉察到他知道的事情, 因此, 就我现在的理解来说, 知识无非就是感觉。”
感觉到底是什么？不同阶段的人给感觉下了不同的定义。
最早说知识是一个思想状态，“得到证成的真的信念”( Justified true belief，简称JTB，引自《柏拉图全集》)，大家都认为是真的，那就是知识。普鲁塔哥拉认为，“人是万物的尺度”。如果没有人作为认知的对象，万物没有办法下定义。知识也是认知和行动的过程（野中郁次郎认为，“知识是被人们确认的一种信念”），你不能只做一个尺度了，你还可以能动的去创造，这时候就把认知跟行动做了一个连接；知识还是一种获取信息的条件，有隐性和显性的（野中郁次郎）；在怀疑论哲学中，阿格利帕认为“我们没有任何知识。”
从古希腊开始，人类一直想知道他自己是谁，世界是谁，他跟世界是什么关系。用什么样的标准去寻求最高的真理。人类发展到今天借助于所有的进步，包括技术的进步，越来越有能力去贴近他的认知，这个贴近的过程必须要借助的媒介就是知识。
你真的拥有知识吗？假如你认为读过书之后就会拥有知识，按照前面的定义就把你否掉了。我们最重要的知识定义是什么？其实就是我们要能够真的实际地去解决问题，而且我们在实际行动中产生实体绩效的过程中，又有很明确的信念相信这个是可以做到（知识被定义为一种增强实体有效行为能力的合理信念。）
依此定义，你真的拥有知识吗？我这不是问你的，是问我自己的。我这样问自己，才发现有很多东西可能不称之为“有知识”。
今天为什么你要有知识的能力？就是要强调你要有分辨的能力，要求结论是你自己的，不是你要站队，不是你要表态，不是你要支持谁、反对谁。这实际上是对今天所有人的一个非常大的调整，我们在很多程度上没有办法推动进步的原因就是因为我们太过分别，而没有懂得分辨。
很多时候大家会觉得这件事情不可能，或者大家会担心，我如果付出了这些努力之后会不会有结果呢？就像你们会计算，花的这些钱和时间来读EMBA到底划算不划算。如果你真的懂知识的概念，你会发现，知识的定义在于：知识是合理的信念，它一定会增强你的实体行动结果。因此知识是个动词，不是名词。
很多时候计算得失，都是你自己设的限，一定是你在认知上不足，不是你真正的局限或者是边界。
很多人问我，中国企业什么时候能真正在全世界拥有非常强大的竞争力？我在30年前就说了一定会有强大的竞争力，我正是因为坚信这件事情，所以一直认真研究它们，看着它们一直长大。如果你按照30年前的标准来看中国的企业，我们一定不讨论这件事情，因为我们有非常多的局限，我们的市场、能力、资金、技术、人力资源，甚至很多人会说我们的国企成本没有竞争力，但是我从来不受这个限制。
如果你在认知上是懂的，你会发现所有的限制条件都可以创造性的调整。如果你知识储备充分，你就不会给自己设限。
大家现在觉得世界变化太快，快到有点跟不上。但可能最重要的是你自己不变，不是这个世界变化太快。我们这个世界其实一直都是这样变的，只是以前你愿意跟着变，现在你不愿意跟着变，你当然就觉得不行了。
我们在很大程度上跟着微信走，跟着信息走，别人讲时髦的词跟着讲。你是用惯性在走，不是真正的应对。非常多的企业家跟我讲，说现在要做合伙人制，我就问他一个问题，（然后）我就知道他是否跟着惯性和时髦走。我说：如果真的做合伙人制，决策当中你一个人最后说了不算，你同不同意？他说那不行，最后还要说了算。他说，我对他们不放心；我说，那你就不是真正的合伙人。这就等于你没有真正去理解、真正去应对应该怎么样做。
你要真的拥有知识，你的确要回来读书，因为你不回来读书，所有的东西就有可能变成经验。我们每天都要学习，每天都要思考，否则我们的东西就会变成经验；一旦变成经验，它在我们理解知识的时候就会变成障碍。
知识是个动词，不是名词
我先帮你区分这三个概念：信息、数据、知识。
数据就是还没有加工的数字和事实。很多人很喜欢用数字，但是当你用数字的时候你就适合这个时代吗？今天都叫数字驱动，如果你的数字不能转化为知识数字，它就没有任何意义。
有一次我到一个县级市，它当时是中国县级市里面人口最多的一个县。当地**的人告诉我，我们是县级市里面是GDP总量最高的城市。我就问你的人口是多少，人均GDP多少？他就不说话了，因为人口最多，把总量一平均GDP就排不上去了。他先说GDP总量最高，如果以这个数据来作为依据，你就会出问题。因为我那段时间做这些事情，第二天另一个市**邀请去，他们说我们是二类城市里面人均GDP最高的城市。我接着就问人口总量是多少？他们又不出声，因为那时候这个城市只有40万人，当然人均GDP要很高了。所以大家记住，你如果未经知识的训练，数字就什么都不能代表，数字就是未经加工、未经确定的事实而已。
比如说销售额。有一次一个企业说我今年特别好，销售额增长了60%，按道理应该鼓掌。我说，不是这样的，我们做经营的人记住，你的增长不重要，重要的是你得超过行业平均增长，否则你的增长没有意义。我马上就问，你们行业那一年平均增长是多少？他说我没看，我说你现在去看。看完之后回来不出声了，因为行业平均增长68%，你的60%没有任何意义。因为你连行业平均增长都超不下去，你就被淘汰了。我们考验你的方法非常简单，不是你的预算完成了就好，你要一直超过行业平均增长，才能活下去，因为行业里面前40%的企业可以一直活，淘汰是后60%。这是很简单的数据。所以我绝对不看你的年度销售额预算完成的情况，唯一看的是你跟行业平均增长的比较，但是你不会看，因为你没有回来读书过。你还很高兴，每年一开大会就说销售额完成，增长多少。我们很多企业就是这样在一片欢歌当中被淘汰掉的。
信息比数据进一步，是处理过的。信息是可以拿来做决策依据的。你必须从数据过渡到信息。
但是你拥有了信息是不是就拥有知识了呢？不是的。知识是鉴别过的信息。要经过处理、再做鉴别的数据才是知识。你一定要经过这个过程，我们很多人仅仅拥有了数据，仅仅拥有了信息，但没有拥有知识。
就像你们每天看非常多微信上的东西，网上的东西，你有没有发现很多人犯错误，看了这个微信想都不想就转发出去了。转发的时候，别人就认为你鉴别过了，你鉴别过之后别人就认为这个信息是你的了。你转的时候就代表了你的立场，因为是经你鉴别过的。所以我有的学生这样转给我，我问他你确认这个信息吗？他说我只负责转发。我就很恼火，我说你毕竟是我的学生，你转的时候就应该确认，你不确认的不要转。有可能你是那个拥有信息的人，你是拥有数据的人，但你真的不是拥有知识的人，拥有知识的人一定是把信息鉴别过的，鉴别过的才算是知识，没鉴别过的算信息。知识连加工都不加工的就是数字，或者是事实。你可以告诉我客观事实，但判断要由我做。我们最怕的就是判断也不做，客观事实也不看，就开始表达意见，那就不光是没知识了，你连基本的常识都没有了。
如何有效区分信息和知识？唯一的标准，就是知识是你个人的信息。你们读EMBA之后会有一个机会给老师打分，我正在考虑要不要拿掉，你以为是在给老师打分，其实是给你自己打分。你打分说，陈老师，这个课我没学到这个东西——这就意味着这门课，你把所有的课程信息都没有转化为个人知识，其实就是你没学好，你的评价是老师没讲好。
我也是读过书的人，我每次给老师打分都非常高，而且我很有理由，因为我学到了东西，所以我每次都被评为最好的学生，实际上是学的最多的那个学生。打分是在检验你有没有把信息变为知识，信息变为知识只有一个检验的标准，就是完全变成你个人的。
我们很多人把别人的知识当成了自己的知识，其实别人的知识只是你的信息，你必须把别人的知识转成信息之后再转成你的，那才叫知识。所以知识最重要的特征就是它跟你对于事实、程序、概念、解释、思考、观察等等概念判断有关。就像我听你做的经营分析，我一定下的判断跟你不一样，当我下这个判断的时候，我就会用我的知识来跟你去对这个数据，或者这个信息去做鉴别。因为我拥有这个知识，我下这个判断之后一定对你有帮助。检验信息跟知识最大的区别最简单的方法就是，你能不能把别人的东西变成你自己的？如果变成了，那就转化为知识了。因此，知识是个动词。
智慧是一个知识流。形成智慧的知识流动链，先有数据，是一个未加工的、客观的事实；数据经过加工，变成信息；再加以鉴别，才成为知识；把知识应用到行动当中，就会变为智慧，智慧是知识应用之后才产生。如果你的知识不去应用，你是不会有智慧的。智慧完全是一个应用的过程。
有个小的案例。一个10岁的孩子救了很多人，就是因为在普吉岛散步的时候他突然发现海水开始冒泡，因为他学过这个知识，他把这个知识转化为个人的，所以当他看到这个现象的时候，他马上就知道海啸要来，他就拼命跑，告诉大家，结果100多名正在海滩上休闲的人被他救了。
所以智慧跟年龄没什么关系，你不要认为你一把年纪就有智慧了，不是的，它跟年龄没有关系。最重要的是你能不能把所有的信息转化为你自己的，然后还能应用，这样你就开始有智慧了。
智力发展的三个阶段
第一个阶段是浪漫的阶段，也就是你一定要对客观事物有直接的触觉。你们教育小孩子不要太早教他去分析，你最好让他胡思乱想，唱歌、跳舞、画画，到处去看，到处去玩。我现在就很怕我们的小孩子都在很小的时候就已经过了浪漫阶段，就太过大人化。
第二个阶段叫精确阶段，就是去分析事物。大学教育就是要教你分析。
第三个阶段就是综合运用阶段。智力发展就是这样的一个循环，你能够在浪漫阶段，对世界包容和接纳；接下来你通过学习能精确地掌握它；更重要的是你又可以综合地运用。如果你可以这样做，你的智力发展就完成了。我们就不断地在这三个阶段当中循环往复，成长起来。
王阳明曾说，“真知即所以为行，不行不足谓之知”，你不行动的时候你真的不知道你是不知的。很多同学说我们不要考试，我说在现实当中没办法检验你，所以就一定要考试，因为只有考试的时候你才知道你前面的东西有没有学到。古人认为，只有做到知行合一，才可称之为“贤达”。
组织如何拥有知识？
我们今天遇到的第三个挑战来自企业。我自己是做组织研究的，今天在组织研究里面遇到的最大挑战就是知识驱动的组织跟资源驱动的组织不一样。如果说一个知识驱动的组织是什么样，我们应该注意它什么问题，我就反复要问你的组织是不是真的拥有知识。
德鲁克在他的一本书里面很早就说：无论在西方还是东方，我们早期知识一直被视之为“道”，推的很高，离现实很远。可是现在，几乎是一夜之间知识突然变为“器”，变成一种资源，一种实用利器。
德鲁克在研究整个管理学近百年的历史当中，对之前知识所起的作用，做过三个革命阶段的划分。当知识运用于生产工具的时候，称之为工业革命；当知识运用于工作之中的时候，称之为生产力革命；第三个阶段是，把知识用于知识自身，称之为管理革命。这三个革命带来的结果是什么？就是知识应用于生产之后，人类一个世纪创造的财富，是之前所有世纪的总和还要多。所有运用知识在生产流程和工艺的国家劳动效率**提高。
我沿着他的研究思路加了一个阶段，第四个阶段，这第四个阶段不是知识应用于流程，不是知识应用于工具，不是知识应用于知识本身，而是知识本身就是一个生产要素，当知识自己是生产要素的时候，它就会使资本和劳动力居于次要的位置，我命名为知识革命。
前三个革命淘汰的是工具、流程，这次革命淘汰的是人。你如果没有知识，一定会被淘汰掉。
所以大家一定要重新去建立你的知识系统，你必须清理。今天很多人喜欢辟谷，目的就是重启。在拥有知识上，也需要“辟谷”，做一次重启，我们把全部的都清掉。因为你不重启，不加入新的东西进去，这一轮的革命就是把我们自己淘汰掉，这才是它可怕的地方。
泰勒1911年发表了《科学管理原理》。自泰勒将其知识运用于工作后的短短几年中，社会生产力便以3.5%～4%的速度持续递增，这就意味着社会生产力每隔18年左右就会翻一番。自泰勒时代至今，所有发达国家的生产力水平均已提高了50倍左右。这种社会生产力的提高前所未有，因而导致了发达国家生活水平与生活质量的明显改善。
这只是用知识运用于工具、运用于工作带来的变化，现在知识变成生产要素，你就可以想象那个变化是多可怕的。我们以前常常说涨100%都是很厉害的，今天我们告诉你有独角兽，不是涨100%，它是指数型增长的。知识在今天变成了非常重要的资源，成为获取社会和经济效益的手段。你回来读书是非常重要的投入，这是在做系统化的创新。
今天，Google搜索已经做到了一个知识图谱，你只要坐在计算机面前他就知道你要干什么了，这非常可怕，但事实就是这样。把你的图像和你脑袋里要想的东西组在一起，你坐在那里Google就知道你要干什么，结果就打出来给你。今天美国所有的零售公司都会被投资者问到，你跟亚马逊比有什么应对？如果没有应对，你在这个行业里就会被淘汰掉。今天GE已经不是一个制造公司，而是数据驱动的公司，它甚至把制造起家的东西都卖掉了。阿里巴巴和腾讯到底是什么公司？
这就是今天我们必须重新回来学习、重新认知的部分，包括我本人也是一样的，我能承诺的就是我会跟你们一起学习，因为我们整个组织需要转变成知识驱动型的公司。
你的基因里面要有知识的概念，不能陷在信息和数据里面。我们现在所有人都讲大数据，但是它跟你有什么关系呢？你的组织结构和合作伙伴系统，包括你可持续的价值，都需要你变。就像今天谁都不会想到日本首富居然是7-Eleven，原因就在于他有最好的知识流和数据协同开放平台。我希望你们要变成这样的公司，我也必须朝这个方向推动大家。如果要变成这样的公司, 你需要拥有什么？你需要组织拥有深厚的知识系统。对日本影响最大的学者（戴明），认为组织应该有一套深厚的知识系统。
未来的组织是这样的，是由四个因素彼此影响的组合起来。如果你的组织的知识系统没有这样的能力，你的组织就会被淘汰。几年前马云说他不做研发，他只是集合和集成，今天最大的新闻就是他成立了一个研究院，直接宣布说1000亿已经先投入出去。组织将来一定是具备系统的力量，而不是组织本身。你必须得有能力不断地去获取知识、验证知识，不断地创造和创新。这一轮知识革命淘汰是更可怕的，我们前面的还好办，实在不行我们就借助于工具，这轮就不淘汰工具，直接淘汰人。知识的生产力会成为经济与系统最重要的决定因素。这也是我们最好的一个时间点。
我自己有三句座右铭，两句是别人的，只有这句话是我自己的，就是手比头高。我的习惯是告诉你，你只要把手举起来，一定比你的头高。也就是你的高度是由手决定的，不是由头决定的。最重要的就是学习、鉴别、运用。
如果我们要学习、鉴别和运用它，最关键的就是：
第一，不断有目的地“放弃”。你要把过去的东西扔掉，这是我对很多企业要求最高的事情，企业最大的障碍就是原有的竞争力的障碍、竞争力的陷阱。我自己服务的企业我都要求它每年告诉我自己有目的地抛掉什么；
第二，持续地去理解外部环境，因为变的都在外部。
你要回到学校来，就是把你前面的东西都更新一遍，通过学校去拥抱一个更宽的环境，加上你自己的环境，你会比别人更有竞争力。
如何做到这两件事？忘记、借用、学习。
忘记什么？就是忘记你过去的一些东西，你要学一些未知的东西。
为什么要借用？因为，你要和别人合作，要跟别人组合在一起，今天太多的知识，你不借用不行。
第三个就是你一定要认认真真有能力去学习那些完全不知道的。我看企业，就是看你面对未来的属性。我记得去年也在这里谈招生，那时候我用的词叫“未来已来”，那是我在2016年告诉大家的词，在今天变成了现实，我们未来和现在的时间轴没有时间差了。如何面对已来的未来？就是要学习一些关于未来的概念，我不是要求你预测它对不对，我要求你做关于未来的准备。
突破认知障碍，唯有终身学习
第一步，“唯有融会贯通”。一个英国小说家他写的小说总是很好，人家问他为什么能写这么好，他说“唯有融会贯通”。什么叫融会贯通？你不要简单只是解决问题，你要学会去找问题，也就是界定问题，要做鉴别；然后你要对鉴别后的信息做特定的转化，这称之为知识的形成；有了知识形成，你就会有一套自己的方法论；有了知识方法论，我就不担心你了，因为你可以去解决一个未知的问题。
第二步，唯有终身学习。我们今天要求三种学习能力，一种就是基本学习能力，把我们现在已经存量的知识要先拿进来，未来一定是两种知识在身上并存：存量的知识和动态的知识，存量的知识是基本学习能力解决的，动态的知识是要靠另外两个能力做的，一个是过程学习能力，你要做跨界、做各种了解；动态的知识还要综合运用能力，这样你才真的能够学到知识。
第三步，唯有突破自我极限。
人在认知上有三个障碍：
第一个障碍，就是摆不好自己跟别人的关系，摆不好自己跟社会的关系，摆不好自己跟环境的关系，就是太过自我。
第二个障碍，就是我们总是相信我们自己相信的东西，认为我们相信的东西就是真的。但实际上我们自己信仰的真理与真理之间永远是有差距的。你相信的东西和真的东西之间永远都是有差距的，我们的学习训练和知识训练、智慧训练就是让这个差距变小，或者更早发现这个差距。
第三个障碍，就是你有经验，因为事物一定是变的。我特别鼓励EMBA学生参加戈壁挑战赛。我告诉他们，上戈壁最大的好处就是三个障碍（过于自我、过于自信、囿于经验）都可以打掉，你发现你所有的经验都没用，因为那个地方的天气变化大，你没经历过。有人平时很能走，结果发现根本走不下来，你所有的我执都得拿掉。
在知识的社会里面最经不起的是知识潜力的浪费。希望大家把知识潜力发挥出来，只有这样才能洞见未来。
在以不确定性为主要特征的时代当中，最重要的是你对事物的洞见能力、远见能力、最后实现的能力。我建议大家深入介入和融合到变化中。当你能够很深入地融合和介入到变化当中时，你就一定会提高对自己的要求，这个要求就是你一定要用比别人更高的标准要求自己，你一定要有更大的心胸接受变化，因为理想和现实没有距离，你只要中间放一个行动就行了。如果你的理想和现实是有距离的，一定是源于你中间没有行动，行动就是让我们把理想变成现实的唯一桥梁。
你的高度就在你手上。
来源：北大国发院（ID：nsd-pku） 返回搜狐，查看更多
责任编辑：《淘密码靠谱吗？看看他们的团队协作能力》 精选二原标题：股东是合伙人，但合伙人不一定是股东！！合伙制的真相你知多少？
*****的一句：未来不会有员工，只有合伙人！让各种机构想要跟这句话搭上点关系，于是合伙制的信息满天飞，沸沸扬扬的，实在忍不住出来给大家说明一下合伙制的真相！
很多人把合伙制讲成了股权激励、股东合伙，没错，股东一定是合伙人，但是却让很多人忽略了前面的未来不会有员工这句话，于是合伙制被众多的信息给阉割了，成为了一个畸形的产物。
让我们一起来探索股权激励和合伙制的区别吧！
先来看看：为什么中国做股权激励的企业失败率高达83%以上，依然还有众多的企业前仆后继？
股权激励会热，和中国老板特别是中小企业老板的现状有关系。中国的企业老板其实是一个庞大的迷失的群体，在企业经营这条路上很难清晰地知道路该如何走，当他们迷茫的时候，就会向外界寻求方法和途径。曾经的成功学热、国学热、资本热以及各种培训大师热，都是迎合了中国老板的迷失和盲从。中国老板是一个非理性的群体，容易随波逐流，什么都学，学什么又都沉不下心来，不知道自己真正缺什么，热过之后却发现好像什么都不好用。就这样学了很多，用了很多，并不能真正解决问题，此时的股权激励如同黑暗中的一点星光给大家带来了希望，自然就热起来了。如此来看，股权激励实际上承载了太多的责任和使命。
股权激励会热，还与老板的某些心理有关系。中国老板因为曾经受“假大空”的绝对化、标准化教育的影响而忽视人性特点，总是寄希望于员工主动发挥人性中的优点、自觉屏蔽人性中的弱点，并不重视规范化管理的建设，心存侥幸。当一个社会盛行拜物思想的时候，这种冀望就是空想，当企业发展到一定阶段，管理的不规范给企业带来的混乱和伤害就凸显出来，而把管理规范起来是一个很慢、很累的过程，特别是基础管理的完善，需要花费大量的时间和精力。
而且，当大家习惯了一种相对混乱的管理环境时再去改变，难度非常大，而改变又势在必行，所以老板就想找一个简便快捷的方法，把大家拴在一条船上，有福同享，有难同当。这样一种走捷径的心理，也是股权激励会热的一个原因。
股权激励会热，还有一种情况是因为老板累了。做企业，对老板来说是一件非常辛苦的事情。做企业很多年，财富也积累到一定的程度，但是管理未必能跟得上，而重新做规范的管理，做调整，面对思想和行为的惯性这一阻力，没有精力，主要是人也累了，钱也挣够了，股份就给大家分分，同甘苦共患难吧，这也是股权激励会热的另一个原因。但是从动机上来讲，是老板累了，想让大家和他一起承担未来，并不是真正为了激励员工使企业更健康规范地发展，从佛家来讲，起心动念不纯，也不会有太好的结果。
现阶段股权激励并不是真热而是一种虚热，具体表现就是虽然大家都在学、在谈，但还是有很多老板不想用、不敢用或者用了效果却不好。为什么呢?都是被逼的
今天，股改企业众多，而真正成功者却较少。原因是这些企业总是在雇佣制的框架内，用股改对薪酬绩效体系为主的激励制度做修修补补，而不是从建立共享制的角度彻底改革，再造企业的激励制度与劳资关系，比较如下：
维系雇佣代理制的股改特征建立合伙共享制的股改特征
1.对骨干员工的激励主体依然是薪酬绩效，而不是股权分红。在方案中员工永远是打工的，不是合伙人。分红分多少，怎样分全由老板说了算。员工在分红上既无安全感更缺自豪感，从而难有主人翁的心志。最终股改只能沦落为替旧有薪酬绩效体制打补丁，擦屁股，此类股改失败是必然的。对骨干员工的激励，升官、发财，尤其是“绑定意味”颇浓的升官发财方案，是远远不够的。
2.总怕给多，不怕给少。只怕自己吃亏，不顾员工感受。目标总是让员工多干活少拿钱，股改大多在“术”的层面上算计和纠结。因此，大多数基数指标只能每年一定，分红就要年年重新算。费时费力又费心，老是鞭打快牛，员工永远难以安心。老板不愿自己被约束，很少用章程、合同等法制化方式保护员工长期利益，使分红制度化。员工无长期追求，则只能视分红为绩效考核一部分，激励不到位，让员工依然只看眼前，无长远打算，此类股改无法成功。
3.最怕自己吃亏，总在银股上找出路，千方百计让员工出钱买股份，认为员工出了钱，才能对自己忠心。逼着穷人干富人的事，破坏有钱出钱，有力出力的社会共赢原则，想用出钱“铐”住员工。这样只能留住奴才，培养不出主人。本文由公众号：“企业生态资本”发布，欢迎关注！从而，员工参与度大打折扣，信任度也会变得极低，没有多少穷人愿拿自己的钱去和富人共同试验……多数方案尚未落地，已困死胎中。着力推动多层次的合伙人制度，让员工有近期又有长远利益能够以有价值的投入或者合伙人的资格，倡导有钱出钱，有力出力，使体制变革一起步就有了员工广泛参与的基础和积极性，员工就是不相信也可试一把。
4.股改源于老板对“己利”的追求，并非企业家精神的体现。因此，股改同时往往调整薪酬绩效体系，变换提成方法、福利制度，基数为分红“封顶”。以确保老板拿大头，绝对利益不受“损伤”，这样的股改失败成为必然，也无法与企业传承有效对接。
那么合伙制的真相是什么？
一直以来，雇佣制是中国公司的主流形式。它的特点是，资金雇佣劳作，大股东是老板，职工是“打工仔”，资金方与人力方相对割裂，乃至仅一个人持股。公司管理权利方面，资金方具有绝对的话语权，人力方缺少话语权，并且等级关系显着，官僚主义较多见，部门利益明显、部门之间的隔膜不小。
利益分配方面，传统雇佣制更多倾向资金方而非人力方，人力方难以公正享用公司发展效果，按马克思的说法，这本质上是一种剥削，在权利和利益方面，资金方与人力方之间失衡。并且，人力方的做法简单短期化。致使的结果是，人才动力不足，资金方简单固执，危害公司可持续发展。火车跑得快，全凭车头带，公司胜败系于老板一人，危险很大。老板很累，员工很无奈！
合伙制是对传统雇佣制的颠覆，是基于资金方与人力方共赢的基础上产生的新型组织关系。从资金雇佣人才，更多变为资金与人才甚至是其他关键资源的协作；人才从单纯的打工仔变为合伙人身份，资金与人才等企业经营要素更多地交融。在公司管理权利方面，因为股权结构和合伙人体系的优化，股东之间的权利相对更均衡，经营层的话语权更大，相应的管理扁平化更遍及，分权变成常态。组织成员之间更多体现为合伙、相对对等，而非传统的上下级联系，官僚主义空间更小，内部的监督更有力，部门墙自然消失！
利益分配方面，合伙制下，资金方、人力方之间的利益分配更公正，人力方获利空间更大，能更好地满意当下很多人对财富包括财政自在的寻求，同时，通过组织价值结构的优化，资金方也获得更大的综合价值！正如周鸿祎所说的：我常常跟员工说，我给你发工资，撑破天百万年薪，还有一半都交个人所得税了，所以工资即是养家糊口的钱，真的财务自由，一定要争取拿到合伙人的高级分成，也只有这个层次的收益才能创造真正的富足。合伙制下，人才和股东身份高度重叠，有利于构成深度的利益和命运共同体，降低公司发展胜败系于一人的危险—合伙制下，人人都是创业者，而非单纯依靠车头的动力。
除此之外，人才，特别是企业的关键人才，越来越认可更公正、民主的合伙制而非传统的雇佣制，即认识发生了严重改变，未来依靠雇佣制来吸引人才和留住人才，将是一个异常困难的事情！合伙制将改写行业甚至是跨行业人才和稀缺资源的流动规则！
普通公司老板一个人沸腾；
有股权激励的公司老板和高管沸腾；
有《团队资本——合伙制》植入的公司老板、股东、高管、员工以及外部关联方一起沸腾
不同的层级有不同的需求，不同的企业有不同的发展阶段，不同的行业有不同的特征，任何想用一种方式解决所有员工动力的方法都是偏颇和错误的。
《团队资本——合伙制》以提高企业整体劳动生产效率为导向，以提升企业资本价值为归宿，调动企业内外部各个层级的积极性，让员工和合作伙伴干自己家的活儿，成就自己，成就企业！
了解了真相的你，特别是随着中国经济改革的深度不断加强，在这个大众创业，万众创新的时代，股权激励的作用已经显得非常渺小了，而合伙制必将成为时代趋势！海尔、万科......就是最好的例子！你还在等什么？抓紧时代的脉搏实现逆势良性增长，指日可待！
那么如何拥有一套适合自身企业的个性化合伙制系统？
如何在不动用股权（虚拟股、期权....）的基础之上进行合伙制，让全员全命以赴的干，实现组织持续的活力？
如何零成本吸引行业稀缺人才？
如何去管理，让全员自动自发做事，真正解放老板？
如何改变人才想走就走的动机？实现人才依赖老板的反转格局？
【团队资本系统方案班】与传统的股权激励等课程的区别：
1、传统的激励课程主要是以防守为主，目的是激励和稳定公司现有团队核心人才；《团队资本系统方案班》以进攻为主导，以颠覆行业乃至商业人才的价值体系来打劫稀缺人才，建立一套企业所需稀缺人才等资源的引进和推动体系。
2、传统的股权等激励类型的课程，都是建立在雇佣制基础上的动力提升，对于决定企业生死的核心人才，恰恰是起不到预期的稳定效果的，而《团队资本系统方案班》则是顺应时代背景的合伙制系统，打破雇佣制范畴内所有“激励”措施的先天不足。
3、传统的股权激励课程主要是以个体的动力提升为切入点和落脚点，一旦人变化，体系将不再有效力，属于被动型措施；《团队资本系统方案班》则是以提升组织的系统可持续发展为落脚点，以组织变革为切入点，不依赖于个体，从而保证的组织的可持续性。
4、传统的股权激励课程是站在人才角度看企业发展，而《团队资本系统方案班》则是站在企业资本价值提升和企业快速可持续发展的角度上的企业战略、资本、文化、治理、人才等企业核心要素的系统融合，杜绝以偏概全！
【团队资本的目标是什么？】
1、团队资本不是原有制度的修修补补，而是重新规定了企业价值创造过程中人与人在价值分配中的关系，是对资本制度的一次彻底革命。
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责任编辑：《淘密码靠谱吗？看看他们的团队协作能力》 精选三
原标题：重磅：中国人工智能40年发展简史
作者：蔡自兴 北邮人机与认知实验室
智能机器是一种能够呈现出人类智能行为的机器。人工智能(ArtificialIntelligence，AI)是计算机科学或智能科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。人工智能的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，而远期目标是用自动机模仿人类的思维活动和智力功能。
人工智能探索历史
人类对人工智能和智能机器的梦想与追求，可以追溯到3000 多年前。中国也不乏这方面的故事与史料。
近代科学技术的许多重大进展都是人类智慧、思维、梦想和奋斗的成果。人类历史上从来没有出现过像今天这样的思想大解放，关于宇宙、星球、生命、人类、时空、进化和智能等思想与作品，如雨后春笋破土而出，似百花争艳迎春怒放。其中，人工智能尤其引人注目。进入20世纪后，人工智能开始孕育于人类社会母胎。到20世纪30—40年代发生了两件极其重要的事件：数理逻辑的形式化和智能可计算(机器能思维)的思想，建立了计算与智能关系的概念。被称为“人工智能之父”(The father of AI)的图灵(Turing AM)，于1936年创立了自动机理论，提出一个理论计算机模型，奠定电子计算机设计基础，促进人工智能特别是思维机器的研究。1950 年图灵的论文“机器能思考吗?”，为即将问世的人工智能提供了科学性和开创性的构思。
1956 年夏季由麦卡锡(McCarthyJ)、明斯基(Minsky ML)、罗彻斯特(Lochester N)和香农(Shannon CE)共同发起，并邀请其他6位年轻的科学家，在美国达特茅斯(Dartmouth)大学举办了一次长达两个月的十人研讨会，讨论用机器模拟人类智能问题，首次使用“人工智能”这一术语。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着国际人工智能学科的诞生，具有十分重要的历史意义。发起这次研讨会的人工智能学者麦卡锡和明斯基，则被誉为国际人工智能的“奠基者”或“创始人”(The founding father)，有时也称为“人工智能之父”。
中国的人工智能经历了怎样的发展过程?取得哪些成绩?存在什么问题?面临何种机遇?有哪些解决方案?本文力图逐一探讨。
一、发展过程
与国际上人工智能的发展情况相比，国内的人工智能研究不仅起步较晚，而且发展道路曲折坎坷，历经了质疑、批评甚至打压的十分艰难的发展历程。直到改革开放之后，中国的人工智能才逐渐走上发展之路。
1.迷雾重重
20世纪50—60年代，人工智能在西方国家得到重视和发展，而在苏联却受到批判，将其斥为“资产阶级的反动伪科学”。当时，受苏联批判人工智能和控制论(Cybernetics)的影响，中国在20世纪50年代几乎没有人工智能研究;20世纪60年代后期和70年代，虽然苏联解禁了控制论和人工智能的研究，但因中苏关系恶化，中国学术界将苏联的这种解禁斥之为“修正主义”，人工智能研究继续停滞。那时，人工智能在中国要么受到质疑，要么与“特异功能”一起受到批判，被认为是伪科学和修正主义。《摘译外国自然科学哲学》月刊1976年第3期刊文称：“在批判‘图像识别’和‘人工智能’研究领域各种反动思潮的斗争中，走自己的道路”。这足见中国人工智能研究迷雾重重的艰难处境。
1978年3月，全国科学大会在北京召开。在***主持的大会开幕式上，***发表了“科学技术是生产力”的重要讲话。大会提出“向科学技术现代化进军”的战略决策，打开解放思想的先河，促进中国科学事业的发展，使中国科技事业迎来了科学的春天[9]。这是中国改革开放的先声，广大科技人员出现了思想大解放，人工智能也在酝酿着进一步的解禁。吴文俊提出的利用机器证明与发现几何定理的新方法——几何定理机器证明(图1)，获得1978年全国科学大会重大科技成果奖就是一个好的征兆。
20世纪80年代初期，钱学森等主张开展人工智能研究，中国的人工智能研究进一步活跃起来。但是，由于当时社会上把“人工智能”与“特异功能”混为一谈，使中国人工智能走过一段很长的弯路。一方面，包括许多人工智能学者在内的研究者把人工智能与特异功能搅在一起“研究”;另一方面，社会上在批判“特异功能”时将“人工智能”一起进行批判，把两者一并斥之为“伪科学”。
2.艰难起步
20世纪70年代末至80年代，知识工程和专家系统在欧美发达国家得到迅速发展，并取得重大的经济效益。当时中国相关研究处于艰难起步阶段，一些基础性的工作得以开展。
1) 派遣留学生出国研究人工智能。
改革开放后，自1980 年起中国大批派遣留学生赴西方发达国家研究现代科技，学习科技新成果，其中包括人工智能和模式识别等学科领域。这些人工智能“海归”专家，已成为中国人工智能研究与开发应用的学术带头人和中坚力量，为发展中国人工智能做出举足轻重的贡献。
2) 成立中国人工智能学会。
1981 年9 月，中国人工智能学会(CAAI)在长沙成立，秦元勋当选第一任理事长。于光远在大会期间主持了一次大型座谈会，讨论有关人工智能的一些认识问题。他指出：“人工智能是一门新兴的科学，我们应该积极支持;对所谓‘人体特异功能’的研究是一门伪科学，不但不应该支持，而且要坚决反对。”1982年，中国人工智能学会刊物《人工智能学报》在长沙创刊，成为国内首份人工智能学术刊物。
CAAI首任理事长秦元勋也颇受争议。秦元勋获美国哈佛大学博士学位后于1948年回国，历任中国科学院数学研究所研究员、执行副所长，中国核学会计算物理学会理事长，中国人工智能学会首届理事长等职。他在常微分方程的定性理论、运动稳定性、近似解析、机器推理等方面的研究，在中国处于开创的地位。其中极限环的研究，具有国际先进水平。他曾负责完成了中国第一颗原子弹和氢弹的威力计算工作，是1982年国家自然科学奖一等奖的原子弹氢弹设计原理中的物理力学数学理论项目的主要工作者之一，并开辟了计算物理学这一新的学科分支。
3) 开始人工智能的相关项目研究。
20世纪70年代末至80年代前期，一些人工智能相关项目已被纳入国家科研计划。例如，在1978年召开的中国自动化学会年会上，报告了光学文字识别系统、手写体数字识别、生物控制论和模糊集合等研究成果，表明中国人工智能在生物控制和模式识别等方向的研究已开始起步。又如，1978年把“智能模拟”纳入国家研究计划。不过，当时还未能直接提到“人工智能”研究，说明中国的人工智能禁区有待进一步打开。
3.迎来曙光
1984年1月和2月，***分别在深圳和上海观看儿童与计算机下棋时，指示“计算机普及要从娃娃抓起”。此后，中国人工智能研究的境遇有所好转。例如，人民日报关于人工智能的报道也渐渐多了起来。20世纪80年代中期，中国的人工智能迎来曙光，开始走上比较正常的发展道路。
国防科工委于1984年召开了全国智能计算机及其系统学术讨论会，1985年又召开了全国首届第五代计算机学术研讨会。1986年起把智能计算机系统、智能机器人和智能信息处理等重大项目列入国家高技术研究发展计划(863计划)。
1986 年，清华大学校务委员会经过三次讨论后，决定同意在清华大学出版社出版《人工智能及其应用》著作。
1987年7月《人工智能及其应用》在清华大学出版社公开出版，成为国内首部具有自主知识产权的人工智能专著。接着，中国首部人工智能、机器人学和智能控制著作分别于1987年、1988 年和1990 年问世。1988 年2月，主管国家科技工作的国务委员兼国家科委主任宋健亲笔致信蔡自兴(图2)，对《人工智能及其应用》的公开出版和人工智能学科给予高度评价，指出该人工智能著作的编著和出版“使这一前沿学科的最精彩的成就迅速与中国读者见面，这对人工智能在中国的传播和发展必定会起到重大的推动作用……我深信，以人工智能和模式识别为带头的这门新学科，将为人类迈进智能自动化时期做出奠基性贡献。”宋健对该书的高度评价，体现出他对发展中国人工智能的关注和对作者的鼓励，对中国人工智能的发展产生了重大和深远的影响。
在这封信中宋健还提到：“十年前，当我们和钱先生修订工程控制论时，尚无系统参考书可言，只能断断续续介绍一些思路。现在钱先生看到此书，也一定会欣喜万分。”这体现了宋健的谦虚品德，也表现出钱学森当时对人工智能的热烈支持。
1987年《模式识别与人工智能》杂志创刊。
1989年首次召开了中国人工智能联合会议(CJCAI)，至2004年共召开了8次。此外，还曾经联合召开过6届中国机器人学联合会议。
1993年起，把智能控制和智能自动化等项目列入国家科技攀登计划。
1993年7月，宋健应邀为中国人工智能学会智能机器人分会成立题词“人智能则国智科技强则国强”，向成立大会表示祝贺。本题词很好地阐明了人工智能与提高民族素质、增强科技实力和建设现代化强国的辩证关系，也是国家科技领域领导人对中国人工智能事业的有力支持以及对全国人工智能工作者的殷切期望。
4.蓬勃发展
进入21世纪后，更多的人工智能与智能系统研究课题获得国家自然科学基金重点和重大项目、国家高技术研究发展计划(863 计划)和国家重点基础研究发展计划(973计划)项目、科技部科技攻关项目、工信部重大项目等各种国家基金计划支持，并与中国国民经济和科技发展的重大需求相结合，力求为国家做出更大贡献。这方面的研究项目很多，代表性的研究有视觉与听觉的认知计算、面向Agent的智能计算机系统、中文智能搜索引擎关键技术、智能化农业专家系统、虹膜识别、语音识别、人工心理与人工情感、基于仿人机器人的人机交互与合作、工程建设中的智能辅助决策系统、未知环境中移动机器人导航与控制等。
2006年8月，中国人工智能学会联合其他学会和有关部门，在北京举办了“庆祝人工智能学科诞生50周年”大型庆祝活动。除了人工智能国际会议外，纪念活动还包括由中国人工智能学会主办的首届中国象棋计算机博弈锦标赛暨首届中国象棋人机大战。东北大学的“棋天大圣”象棋软件获得机器博弈冠军;“浪潮天梭”超级计算机以11：9的成绩战胜了中国象棋大师。这些赛事的成功举办，彰显了中国人工智能科技的长足进步，也向广大公众进行了一次深刻的人工智能基本知识普及教育。主办者认为，这次中国象棋人机大战“无论赢家是人类大师或超级计算机，都是人类智慧的胜利”。
同年，《智能系统学报》创刊(图3)，这是继《人工智能学报》和《模式识别与人工智能》之后国内第3份人工智能类期刊。他们为国内人工智能学者和高校师生提供了一个学术交流平台，对中国人工智能研究与应用起到促进作用。
2009 年，中国人工智能学会牵头组织，向国家学位委员会和国家教育部提出设置“智能科学与技术”学位授权一级学科的建议。该建议指出：现在信息化向智能化迈进”的趋势已经显现;因此，今天培养的智能科学技术高级人才大军，正好赶上明天信息化向智能化大规模迈进的需要。为此，一个顺理而紧迫的建议就是：为了适应信息化向智能化迈进的大趋势，为了实现建设创新型国家的大目标，在中国学位体系中增设智能科学与技术博士和硕士学位授权一级学科。这个建议凝聚了中国广大人工智能教育工作者的心智心血和他们的远见卓识，对中国人工智能学科建设具有十分深远的意义。
5.国家战略
近两年来，中国的人工智能已发展成为国家战略。国家最高领导人***、***发表重要讲话，对发展中国人工智能和机器人学给予高屋建瓴的指示与支持。
日，******在中国科学院第十七次院士大会、中国工程院第十二次院士大会开幕式上发表重要讲话强调：“由于大数据、云计算、移动互联网等新一代信息技术同机器人技术相互融合步伐加快，3D打印、人工智能迅猛发展，制造机器人的软硬件技术日趋成熟，成本不断降低，性能不断提升，军用无人机、自动驾驶汽车、家政服务机器人已经成为现实，有的人工智能机器人已具有相当程度的自主思维和学习能力。……我们要审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进。”这是党和国家最高领导人首次对人工智能和相关智能技术的高度评价，是对开展人工智能和智能机器人技术开发的庄严号召和大力推动。
2015年十二届全国人大三次会议上，*****在**工作报告中提出：“人工智能技术将为基于互联网和移动互联网等领域的创新应用提供核心基础。未来人工智能技术将进一步推动关联技术和新兴科技、新兴产业的深度融合，推动新一轮的信息技术革命，势必将成为我国经济结构转型升级的新支点。”这是对人工智能技术的重要作用给予的充分肯定，是对人工智能的有力促进。
2015年5月，国务院发布《中国制造2025》(图4)，部署全面推进实施制造强国战略。这是中国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。围绕实现制造强国的战略目标，《中国制造2025》明确了9项战略任务和重点。
这些战略任务，无论是提高创新能力、信息化与工业化深度融合、强化工业基础能力、加强质量品牌建设，或是推动重点领域突破发展、全面推行绿色制造、推进制造业结构调整、发展服务型制造和生产性服务业、提高制造业国际化发展水平，都离不开人工智能的参与，都与人工智能的发展密切相关。人工智能是智能制造不可或缺的核心技术。
2016年4月，工业和信息化部、国家发展改革委、财政部等三部委联合印发了《机器人产业发展规划(年)》，为“十三五”期间中国机器人产业发展描绘了清晰的蓝图。该发展规划提出的大部分任务，如智能生产、智能物流、智能工业机器人、人机协作机器人、消防救援机器人、手术机器人、智能型公共服务机器人、智能护理机器人等，都需要采用各种人工智能技术。人工智能也是智能机器人产业发展的关键核心技术。
2016年5月，国家发改委和科技部等4部门联合印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，明确未来3年智能产业的发展重点与具体扶持项目，进一步体现出人工智能已被提升至国家战略高度。根据方案的内容，未来3年将在3个大方面、9个小项推进智能产业发展。
国家最高领导人对人工智能的高度评价和对发展我国人工智能的指示，《中国制造2025》、《机器人产业发展规划( 年)》和《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》的发布与施行，体现了中国已把人工智能技术提升到国家发展战略的高度，为人工智能的发展创造了前所未有的优良环境，也赋予人工智能艰巨而光荣的历史使命。
2015年7月在北京召开了“2015中国人工智能大会”。发表了《中国人工智能白皮书》，包括“中国智能机器人白皮书”、“中国自然语言理解白皮书”、“中国模式识别白皮书”、“中国智能驾驶白皮书”和“中国机器学习白皮书”，为中国人工智能相关行业的科技发展描绘一个轮廓，给产业界指引一个发展方向。
2016年4月由中国人工智能学会发起，联合20余家国家一级学会，在北京举行“2016 全球人工智能技术大会暨人工智能60 周年纪念活动启动仪式”(图5)。这次活动恰逢国际人工智能诞辰60周年，谷歌AlphaGo与韩国围棋九段棋手李世石上演“世纪人机大战”(图6)，将人工智能的关注度推到了前所未有的高度。启动仪式共同庆祝国际人工智能诞辰60周年，传承和弘扬人工智能的科学精神，开启智能化时代的新征程。
现在，人工智能已发展成为国家发展战略，中国已有数以10万计的科技人员和大学师生从事不同层次的人工智能相关领域研究、学习、开发与应用，人工智能研究与应用已在中国空前开展，硕果累累，必将为促进其他学科的发展和中国的现代化建设做出新的重大贡献。
二、主要成就
中国的人工智能研究开发、学科建设、产业应用和社会服务等方面，已经取得不俗的成就，主要可以从以下几点得到证实。
1.形成人工智能学科
1981年9月建立了全国性的人工智能组织中国人工智能学会(CAAI)，标志着中国人工智能学科的诞生。1982年在长沙创办中国人工智能学会刊物《人工智能学报》，成为中国人工智能学科领域的第一份学术刊物。中国人工智能学会大会每两年举行一次，至目前已举办16届。中国人工智能学会成立后，又相继成立了中国人工智能学会智能机器人专业委员会、机器学习专业委员会、模式识别专业委员会、自然语言处理专业委员会和智能控制专业委员会、人工智能教育工作委员会等。
此外，中国计算机学会的一些二级学会也开展人工智能相关学术活动，为中国人工智能的发展做出了应有贡献。例如，中国计算机学会成立了人工智能与模式识别专业委员会，中国自动化学会成立了模式识别与机器智能专业委员会以及智能自动化专业委员会等二级学会。有些省市也成立了地方人工智能学会。 年，由中国人工智能学会、中国计算机学会等多个学会联合举办过7届中国人工智能联合会议(CJCAI)。
与人工智能密切相关的机器学习、模式识别、智能机器人、自然语言处理、专家系统等领域的学术组织也先后成立，学术活动也十分热烈。例如，国内机器学习的重要学术活动包括每两年举行一次的中国机器学习会议和每年举行的中国机器学习及其应用研讨会。前者由中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会协办，目前已历经15届。后者每届会议包括特邀报告、大会交流及Top Conference Review等部分，迄今已历经13届。又如，中国人工智能学会智能机器人专业委员会自1993年成立以来，每两年举行一次全国智能机器人学术会议，已组织过11届，还与其他学会共同举办过6次中国机器人联合会议。在王湘浩倡导与组织下，全国高校人工智能研讨会研究班自1980年起每年举行一次，是国内最早的人工智能学术研讨活动。
这些人工智能学术组织和会议开展广泛深入的国内外学术交流，对开展人工智能学术活动和组织科技交流起到积极的作用，有力推动了中国人工智能科技发展和学科建设。
2.科学研究成绩斐然
国家已先后设立了各种与人工智能相关的研究课题，如国家自然科学基金重大专项、重点项目和面上项目，国家863计划项目，国家重大战略项目智能制造2025等。在这些科研基金的支持下，国内人工智能研究已取得许多突出成果。
1)人工智能基础研究成果突出
除了前面提到的几何定理证明的“吴氏方法”外，吴文俊还于2004 年发表了重要论文“计算机时代的脑力劳动机械化与科学技术现代化”，宣布他在几何定理证明“机械化”方面的系列成果，指出：“在几何定理机器证明取得成功之后的20多年来，笔者与许多志同道合的同志们在科技部、科学院、基金委等大力支持下，开展了一场可谓‘数学机械化’的‘运动’，在理论与应用诸多方面都已取得了若干成功。”
国内学者在人工智能的诸多领域，如问题求解、不确定推理、泛逻辑理论、拓扑学、模式识别、图像处理、机器学习、专家系统、智能计算和智能控制等领域的基础研究也多有建树，取得一批具有国际先进水平的创造性成果。例如，在模式识别方面，对文字识别、语音识别(图7)、指纹识别、人脸识别、虹膜识别和步态识别等进行深入研究，涉及生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主导航、保安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等应用领域。
又如，机器学习也是人工智能的核心研究领域之一。现在机器学习的大数据往往体现出多源异构、语义复杂、规模巨大、动态多变等特殊性质，为传统机器学习技术带来了新的挑战。为应对这一挑战，国内科技企业巨头华为、百度等与国外巨头谷歌、微软、亚马逊等展开竞争，纷纷成立以机器学习技术为核心的研究院，以充分挖掘大数据中蕴含的巨大商业与应用价值。深度学习是机器学习领域一个新兴的子领域与研究方向，它是一种通过多层表示来对数据之间的复杂关系进行建模的算法。深度学习模仿人脑结构，具有更强的建模和推理能力，能够更有效地解决多类复杂的智能问题。近年来，中国在深度学习研究方面也取得重要进展，一些研究成果接近或达到国际先进水平。
中国学者在自动规划领域也取得开创性成果。1985年提出与发展了基于专家系统的机器人规划机理与方法，实现了人工智能专家系统与机器人技术的结合，为基于知识的自动规划和高层控制开辟了一条新途径，对提高生产的智能化水平具有重要意义，并推动国内外机器人规划研究的发展。该成果被广泛引用，并被收入清华大学吴麒等主编的全国高校规划教材《自动控制原理》。1999年以来，又在机器人进化规划方面取得创新性成果。
国内在认知计算、情感计算、模式识别、神经网络、智能驾驶、水下机器人和其他智能机器人等领域也取得一批具有国际先进水平的研究成果，培养了一批优秀的学术带头人：郭爱克、任继福、李衍达、王守觉、焦李成、贺汉根、蔡鹤皋、徐玉如和黄心汉等。
此外，有些人工智能基础研究获得国际奖励，如1990年张钹获得ICL欧洲人工智能奖，蔡自兴指导的王勇博士获得2015 IEEE计算智能学会优秀博士学位论文奖等。
值得一提的是美籍华裔学者王浩对人工智能的杰出贡献。1958 年夏天，王浩在纽约州的IBM实验室的一台IBM704机器上用汇编语言编写了3个程序，证明了罗素和怀特海《数学原理》中的200多个定理。他关于数理逻辑的一个命题被国际上定为“ 王氏悖论”。1966年，他在哈佛大学指导的博士生Stephen Cook，因NP 完全性方面的开创性研究成果而获得1982年图灵奖。王浩还与吴文俊进行了合作研究。
2)专用人工智能开发有所突破
中国在专用人工智能领域取得了突破性的进展，已在自然语言处理和语音识别、图像识别、机器学习、虚拟现实、智能处理器、认知计算、智能驾驶和智能机器人等方面取得一大批具有国际先进水平的应用成果。
互联网和大数据推动人工智能进入了新的发展阶段。中国的智能语音技术在移动互联网、呼叫中心、智能家居、汽车电子等领域的研究与应用逐步深入，带动智能语音产业规模持续快速增长。2013年科大讯飞以54.2%的市场份额继续处于国内领先地位。智能语音正在成为主流的交互方式之一。
近几年在多层神经网络基础上发展起来的深度学习和深度神经网络已在中国很多模式识别领域获得成功应用。其中，中国科学院自动化研究所谭铁牛团队在虹膜识别领域，坚持从虹膜图像信息获取的源头进行系统创新，全面突破虹膜识别领域的成像装置、图像处理、特征抽取、识别检索、安全防伪等一系列关键技术，建立了虹膜识别比较系统的计算理论和方法体系，还建成目前国际上最大规模的共享虹膜图像库，已大规模用于煤矿人员辨识和北京城铁监控等，并在70个国家和地区的3000 多个科研团队推广使用，有力推动了虹膜识别学科发展。
在2010年举行的国际上难度最高、规模最大的虹膜识别专业测评竞赛中，谭铁牛团队提交的算法，从来自25个国家和地区的41支参赛团队里脱颖而出，以测试性能指标超过第2名41.3%的绝对优势蝉联虹膜识别算法赛事冠军(图8)。在2008年进行的上届国际虹膜识别算法竞赛上，谭铁牛团队战胜来自35个国家和地区的97支参赛队伍。这充分展示出中国在虹膜识别领域领先国际的整体实力。
在模式识别领域，石青云领衔的北大高科指纹技术有限公司在指纹识别领域取得领先成果，成为国家科技强警的利剑。
专家系统已在国内获得广泛应用，应用领域涉及工业、农业等行业，其经济效益相当可观。例如，在冶金专家系统的开发与应用方面，已把专家系统技术用于高炉建模、监控与诊断等，建立了基于多核学习的高炉自动化框架、基于Volterra级数的高炉系统数据驱动建模、高炉热风炉流量设定、高炉炉温预测、铁水含硅量预报、数据采集处理、布料状态评估、炉况分析与监控、诊断与决策支持等专家系统，实现高炉炼铁过程的智能化(图9)。
3)计算智能与进化计算研究引人注目
计算智能是人工智能的新领域，涉及模糊计算，神经计算、进化计算和免疫计算等。近10多年来，中国在计算智能特别是进化计算研究方面取得不少国际领先成果。中国科技大学、中南大学、西安电子科技大学和中国科学院自动化研究所等院校都做出颇具影响的贡献。蔡自兴团队在进化计算领域研究取得的成果就是一个很好的例证。
蔡自兴团队提出的一些进化计算算法处于国际领先水平，引起国际进化计算学界的广泛重视，已成为相关算法比较的基准，不仅对算法设计观点颇有指导价值，而且已成功地应用于国内外30多个领域，并得到国际高级检索机构的顶级检录，已对国际计算智能研究产生重要影响。例如，他们提出的一种单目标差分进化算法CoDE，已成为美国加州大学伯克利分校Rickard O C 和Sitar N 设计的商业软件bSLOP 的核心技术;该软件已在苹果官方网站上售出。Sahalos J N、Yao X 和Najy W K A 分别把CoDE 算法成功地直接应用于移动通信系统设计、产品缺陷预测软件和电网保护协调。很少有同类算法能够引起国际上如此密切关注和获得这么多的优化问题的成功应用。此外，他们提出的一种被国际上广泛引用和应用的算法，被称为“蔡王算法”(CW Algorithm)，获得好评。
近10多年来，计算智能“中国海外军团”异军突起，成绩斐然。在计算智能与进化算法研究领域，Yao X(姚Jin Y C(金耀初)等的研究成果获得国际同行公认，成为进化计算领域的国际学术领军人物，并为中国的计算智能与进化计算研究起到促进作用。
3.著作和科技论文出版发行
据不完全统计，自1987 年人工智能著作开禁以来全国已编著出版了70多部人工智能著作。这些著作有专著，也有教材，不乏深受读者欢迎的高水平作品。例如，上面提到的引领人工智能著作开禁的《人工智能及其应用》(图10)，已先后出版了7个版本，印刷50多次，发行40多万册，拥有上百万读者，得到广泛应用，对国内人工智能基础研究、开发应用和人才培养发挥了重大作用。张钹的专著《问题求解理论与应用》先后在国内外出版，提出基于统计推断的启发式搜索和基于拓扑的空间规划方法，降低了计算复杂性，具有重要的应用价值。此外，谭铁牛、陆汝钤、何新贵、石青云、何志均、涂序彦、钟义信、李德毅、周志华、蔡自兴、蔡文、史忠植、何华灿、施鹏飞、王万森等在国内外出版的人工智能相关专著，在一定程度上反映出中国人工智能的研究成果，对进一步开展国内外学术交流起到重要作用。
此外，从事人工智能相关研究人员和高校师生，已在国内外知名刊物与学术会议上发表了数以万计的人工智能相关论文。其中不乏高水平文章，例如，王勇与蔡自兴合作的论文曾被列为2012 年进化计算国际顶级刊物《IEEETransactions on Evolutionary Computation》他引次数最高的论文。
还有一些论文被评为国内外学术会议与学术刊物的优秀论文。
4.人工智能教育培养大批专门人才
人工智能教育和人才培养是人工智能学科发展的重要基础。国内自20世纪80年代中期始，在少数高校开设各种人工智能类课程。经过推广与提高，30年前的人工智能星星之火如今已形成燎原之势，数以百计的高校开设了各种层次的人工智能课程，有些课程已成为我国高校教育园地上的奇葩。
例如，中南大学的“人工智能”课程已成为首批国家级精品课程、教育部新世纪优秀网络课程、国家级全国双语示范课程、首批国家级精品视频公开课和国家级精品资源共享课程。表1所示为入选国家级质量工程的人工智能类相关精品课程名单。这些人工智能类课程在改革中不断发展壮大，已为国家培养了成千上万的人工智能专门人才。虽然这些课程只占数以千计的国家级质量工程课程的冰山一角，但也表明人工智能课程仍然占有一席之地，并具有不可替代的作用，产生了非常的影响力。
全国智能科学与技术教育暨教学学术会议是国内人工智能教育与教学领域具有特色的最权威的学术盛会，自2003年起已举办10次，对于人工智能及其相关学科的教育教学、学科建设和人才培养发挥了关键作用。
2005年在北京大学开设的智能科学与技术专业，已在全国近30所大学开设，仅这些大学的“智能”专业每年就培养大约2000名人工智能专业人才。据估计，近30年来，全国高校已培养人工智能及其相关学科的硕士和博士数以千计，本科毕业生数以万计。这些高层次的人工智能专门人才是中国发展人工智能的最为宝贵的财富。他们有幸遇上难逢的人工智能大好发展机遇，必将成为中国人工智能跨越式发展的中坚力量。
5.人工智能产业化蓬勃发展
尽管中国的人工智能产业化应用尚存在较大不足，但仍然已建立了一定的基础，并呈现蓬勃发展的势头。据不完全统计，最近5年内，中国在人工智能产业化应用领域的投资已超过1000多亿元。下面略举数例说明中国人工智能产业化的发展情况。
1)模式识别
在虹膜识别、步态识别、身份识别等领域取得新成果。近年来，在多层神经网络基础上发展起来的深度学习和深度神经网络在很多模式识别应用领域产生了领先的性能，成为当前最热门的方法。前面提到的虹膜识别及其在身份识别等方面的成功应用，已形成产业，占领国内外市场，就是很好的例证。
2)语音识别
中国在自然语言处理特别是语音识别领域已经达到国际先进水平。
2015 年中国智能语音产业规模达到40.3亿元，较2014年增长41.0%，远高于全球语音产业增长速度。预计到2017年，中国语音产业规模预计达到100.7亿元。2015年智能语音市场继续保持寡头垄断格局，科大讯飞已跻身全球排名前五，占有中文语音技术市场70%以上市场份额，语音合成产品市场份额达到70%以上。现在中国智能语音的应用需求不断增加，应用市场更加广阔，已在智能家居、智能车载、智能客服、智能金融、智能教育和智能医院等场合得到越来越多的应用。此外，一些海外留学人员也在语音识别领域取得国际领先水平的成果，微软研究院黄学东就是该领域的一位突出代表。
3)人机博弈
中国象棋是中华民族的文化瑰宝，是一种怡神益智的活动，千百年来长盛不衰，深受广大群众的喜爱。自2006年8月举行“浪潮杯”首届中国象棋人机大战(图11)，至今已有10年，共举行过5届大赛，产生深远影响。同样中国也是国际围棋的发源地，无论是国际围棋或中国象棋，在国内具有众多的人机博弈爱好者，其产业发展和市场前景十分看好。仅一款象棋对战游戏平台软件，就可以万人同时参与在线对决。
4)专家系统
自20世纪80年代以来，专家系统在工业、农业、商业、科技、教育、服务业等领域获得广泛应用。以农业专家系统为例，开展了各种农业专家系统的研究、开发及推广应用(图12)。例如，作物病虫预测专家系统、农作制度专家系统、玉米低温冷害防御专家系统、蚕育种专家系统、小麦专家系统等。
20世纪90年代以后，中国农业专家系统得到了迅速发展，已成为农业信息技术的突破口。国家自然科学基金委、科技部、农业部和许多省级部门都安排了相应的攻关课题;863计划项目已将农业专家系统等智能化农业信息技术列为国家重点课题，搭建了中国农业专家系统研究开发的战略平台，为农业专家系统的进一步开发起到了积极催化作用。进入2l 世纪以后，农业专家系统的开发速度日益加快，不仅数量增多，而且涉及的领域也更加全面，开发的深度和广度有了很大的进展，为大范围推广应用农业专家系统铺平了道路。
如小麦栽培管理农业专家系统、水稻高产栽培专家决策系统、番茄栽培管理专家系统、温室番茄病虫害缺素诊断与防治系统等。这些农业专家系统的开发，促进了农业科技成果的转化，为发展高产、优质、高效农业做出了巨大贡献。
此外，我国在机器学习、智能机器人、智能驾驶等人工智能领域，也已有不同程度的产业集聚，产业化步伐逐步加快。
在中国人工智能产业化过程中，企业巨头抢滩布局人工智能产业链，各大IT公司积极投入人工智能产业研发。
他们非常关注深度学习的应用前景，纷纷成立以机器学习技术为核心的研究院，充分挖掘大数据中蕴含的巨大商业与应用价值。例如，2012年，华为成立诺亚方舟实验室，运用以深度学习为代表的人工智能技术对移动信息大数据进行挖掘，寻找有价值的规律。2013年，百度成立深度学习研究院，研究如何运用深度学习技术对大数据进行智能处理，提高分类和预测等任务的准确性。近年来还涌现出寒武纪、甲骨文、地平线、北京云知音和湖南自兴等一批初露头角的涉及人工智能的创业实体，从某种程度上体现出人工智能领域大众创业万众创新的磅礴生机。
从整体来看，中国的人工智能产业化仍处于起步阶段。毫无疑问，在人工智能产业创业与竞争过程中，会出现多家实力强大的企业，有些企业也会在某些领域内形成领先优势甚至垄断局面。
6.开设多种人工智能奖项
为了总结中国人工智能的研究成果，表彰人工智能工作者的突出贡献，鼓励更多的人员投身人工智能的创造性研究，设立了一些人工智能奖项，其中比较重要的有如下几种。
吴文俊人工智能科学技术奖是中国智能科学技术领域唯一以个人名字命名、依托社会力量设立的科学技术奖。该奖项以“尊重知识、尊重人才、尊重创造”为方针，奖励在智能科学技术活动中做出突出贡献的单位和个人，以不断推进中国智能科学技术领域创新与发展。
该奖项是经国家科学技术奖励委员会批准设立的全国奖项，被誉为“ 中国人工智能科技最高奖”，于2010年起开设，已举行了5届。
其中，有4位人工智能杰出学者获得(终身)成就奖。中国计算机学会也于2010年始设立终身成就奖，授予70岁以上、在计算领域做出卓越成就与贡献、被业界广泛认可的老科学家，其中，有2位从事人工智能研究取得突出成果的计算机学者获得此项殊荣。
“中国象棋人机大战”计算机博弈大赛始于2006年，已举行5届，引起国内外人工智能学界和主流媒体的高度重视。随着今年AlphaGo与围棋九段李世石人机对决引发的新一轮的人工智能与机器博弈热潮，中国象棋的人机大战必将攀上新的高度，为推动中国人工智能发展做出其独特的贡献。
自1998 年以来，已在中国举行了数百场智能系统、智能机器人和智能小车比赛，其中包括一些国际比赛。这些比赛吸引了成千上万的青少年学生参加，并获得大批国内外奖励，这对于提高他们对信息科技特别是人工智能的兴趣，培养他们的创新思维和创新能力，锻炼人工智能科技接班人具有不可替代的重要作用。
中国一些学者和学生还获得国际重要奖励。例如，王勇获得2015 年IEEE计算智能学会优秀博士学位论文奖(图17)，这是中国大学首次获得该项殊荣。
据不完全统计，表2给出获得国内外人工智能重要奖项的名单。
7.国际交流
改革开放以来，特别是进入21世纪以来，中国的人工智能国际交流与合作进一步开展。
2006 年，中国人工智能学会联合美国人工智能学会和欧洲人工智能协调委员会，共同发起在北京召开了International Conference on ArtificialIntelligence(人工智能国际学术会议，图18)，隆重庆祝国际人工智能学科诞生50周年。时任全国人大**会副委员长的许嘉璐等在大会上致词。中国人工智能研究开拓者和领军人物吴文俊、模糊数学创始人美国Zadeh LA、国际EBMT机器翻译方法发明人Nagao M等在大会上做主题报告。大会开得非常成功，影响广泛。
2013年还承办了第23届国际人工智能联合会议(InternationalJointConference on Artificial Intelligence，IJCAI)，这是国际人工智能领域规模最大、影响最广泛、学术地位最高的综合性会议。承办国际人工智能联合会议表明中国的人工智能研究与应用已在世界范围内产生积极影响。
中国还创办与主办一些人工智能或与人工智能密切相关的国际会议。例如，2010 年举办了全球智能控制与自动化国际会议(The World Congresson Intelligent Control and Automation，WCICA)，自1993年以来每2年举行一次，共举行了12届。本会议已成为具有国际影响力的智能科技盛会。此外，中国人工智能学会还发起组织“国际高级智能会议”，已经举办了2次。
8.人工智能对社会的影响日益扩大
人工智能的发展已对人类及其未来产生深远影响，这些影响涉及人类的经济利益、社会作用和文化生活等方面。仅社会影响而言，就包括劳动就业问题、社会结构变化、思维方式与观念、心理上的威胁等。
1)劳务就业问题。由于人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动，将会使一部分人不得不改变他们的工作方式或工种，甚至造成失业。
2)社会结构变化。社会结构正在悄然改变，人-机器的社会结构终将被人-智能机器(人工智能)-机器的社会结构取代。从发展的角度看，从医院里看病的“医生”和护理病人的“护士”，旅馆、饭店和商店的“服务员”，办公室的“秘书”，指挥交通的“交通警察”，到家庭的“勤杂工”和“保姆”等，都将由智能机器人取代。因此，人们将不得不学会与智能机器相处，并适应这种变化了的社会结构。
3)思维方式与观念的变化。一旦智能系统的用户开始相信系统(智能机器)的判断和决定，那么他们有可能不愿多动脑筋，变得懒惰，并失去对许多问题及其求解任务的责任感和敏感性。过分地依赖计算机的建议而不加分析地接受，将会使智能机器用户的认知能力下降，并增加误解。
4)心理上的威胁。人工智能还使一部分社会成员感到心理上的威胁，或叫做精神威胁。人们一般认为，只有人类才具有感知精神，而且以此与机器相别。如果智能机器的人工智能会超过人类的自然智能，那么人类可能沦为智能机器和智能系统的奴隶。
上述这些影响在国内同样存在。针对社会各界广泛关注人工智能对人类社会的影响，国内已开展人工智能科技知识的普及宣传。例如，通过视频公开课普及人工智能知识。精品视频公开课是向大学生和社会大众免费开放的科学与文化素质教育网络视频课程与讲座，着力广泛传播人类文明优秀成果和现代科学技术前沿知识，提升大学生及社会大众的科学文化素养，服务社会主义先进文化建设，增强中国文化软实力和中华文化国际影响力。国家级精品视频公开课“人工智能PK人类智能”和“从自然世界到智能时代”等，在国内网络媒体播出后，反映热烈，深受欢迎，对扩大人工智能对社会的正面影响，减少人工智能对社会的负面影响起到积极引导的应有效果。
三、存在的问题
虽然国内人工智能已取得许多骄人成就，但与国家发展战略要求相差甚远，与国际先进水平差距较大。概括起来存在如下几方面的问题。
1)经济效益至上，缺乏远大眼光。
许多人工智能企业和一些地方**缺乏远大眼光，追求短期的经济效益，企望1~2年或2~3年内获得明显的经济回报，致使很大一部分人工智能创业企业急功近利，底气不足，发展乏力。需要追求经济效益，但像人工智能这样的高科技产业，或把人工智能技术用于促进其他产业转型升级的产业，其发展应当遵循一定的规律，需要一个过程，需要一定的时间，不能急于求成，过早追求经济效益。
2)人工智能整体水平亟待提高。
由于国内人工智能起步较晚，未能较早参与相应的人工智能国际技术、专利及标准制定，因此奉上了数额不菲的“学费”。在国内人工智能领域，有很多科研机构和企业在参与技术研发，并在某些领域处于与国外基本同步甚至领先水平，这对于提升中国在未来人工智能领域的技术、标准话语权以及市场应用主导权至关重要。但是，中国人工智能的整体能力和水平远未达到通用智能化程度，人工智能基础研究的总体水平，与国际先进水平仍然存在明显差距。要在整体上赶上国际先进水平依然任重道远，需要时日。
3)国家的决策有待落实于行动。
中国虽已公布了一批与人工智能相关的发展规划，如《智能制造2025》、《机器人产业发展规划(年)》和《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等，但尚未制定全面发展人工智能的国家战略。上述规划与方案也需要把政策规划转化为行动，变成看得见的效益。
4)国家资金支持力度有待进一步提高。
如前所述，中国已经在许多国家级科学研究和科技发展项目中，支持人工智能及其相关科技项目的研究，而且支持力度不断加大。不过，与“ 互联网+”、智能制造等项目，与欧美一些发达国家的相关项目投入相比，国内对人工智能科研和产业发展的资金支持力度还远远不够。况且，比起其他项目，人工智能需要研究的问题更多，涉及面更广，难度也更大，需要国家支持的力度也更大。
5)科研经费分配不够公正。
长期以来，对科研经费的分配问题不时引发争议。首先，未能把有限的经费用到最重要和最急需的项目上，而是平均分配，致使一些并不急需使用经费的项目与急需重点支持的项目“平分秋色”。其次，有些基金项目“专家组”成员，以权谋私，为本单位申请项目的立项出力，甚至相互勾结，为专家组成员单位获得项目助一臂之力，而许多非专家组单位成员申请的项目就受到不公正待遇;在一段时间内这几乎成为潜规则。再次，科研经费的评定与使用缺乏有效监督，这些问题在人工智能领域同样存在。
6)公众对人工智能的发展存在顾虑。
自人工智能孕育于人类社会母胎之日起，人工智能的社会影响就引起人类社会的广泛关注。社会上有一部分人对人工智能和智能机器人的出现与发展表示担忧，担心有朝一日人工智能和智能机器会威胁到人类的生存与发展，其中最典型的要算史蒂芬·霍金。作为当今世界一位极具影响力的物理学家，他担心运用人工智能技术制造能够独立思考的机器，最终会威胁到人类的生存。霍金说：人工智能的全面发展可能导致人类的灭绝(图22)。他的观点引起包括众多民众和一些科技人员的共鸣。当然，社会上也存在另一种观点的，他们认为，尽管人工智能经过60年的发展已取得了巨大进步，但在看得见的未来人工智能的整体水平还难以超越人类智能，还不足以威胁到人类的生存。他们主张必须高度重视人工智能对人类社会的影响，不失时机地研究与制定对策，以消除公众顾虑，确保人类自身安全。
7)一哄而起可能导致无序竞争。
有人认为，中国社会存在一种传统文化，即普遍存在“一哄而起，遍地开花”，全国许多地方开发同一产品的现象。这些行为劳民伤财，无法保证产品质量，造成资源和人力的巨大浪费，最终既无经济效益，也无社会效益。以往的大炼钢铁、射流技术、可控硅(晶闸管)器件是这样，现在的汽车生产、机器人产业园、无人机开发等也是如此。当前，不但汽车产能过剩，而且机器人产业园内的多数企业都面临无序竞争的艰难境地，很可能在不久的将来有被淘汰出局的危险。
现在，中国人工智能及其产业已引起**和社会各界的前所未有的高度重视，值得庆幸的是还没有出现人工智能产业“一哄而起，遍地开花”的现象。人工智能产业的科技起点的门槛比较高，开发创业的难度和风险比较大，有胆识、有基础、有实力的创业者可能要比机器人创业者少，但愿不会重复机器人产业园一哄而起的现象。
8) 盲目乐观和夜郎自大不利发展。
许多有识之士认为，当前国内人工智能基础研究和应用开发与国际先进水平存在很大差距，国际影响力有待提高。然而，国内有一部分人工智能研究与开发人员却过高地估计成绩，认为国内人工智能已经在很多方面甚至全面超过国际先进水平。
评价一门学科是否达到与超过国际先进水平，不但要有客观标准和国际同行普遍认可，而且要有一批令人信服的标志性成果。这里不准备具体讨论或争论这个问题，而是想从国际计算机学科的科技最高奖图灵奖的获奖情况来说明中国人工智能的发展水平。
自1969 年以来，美国计算机学会先后举行过48届图灵奖评审与颁奖，图灵奖得主共计64位。其中，美籍华裔计算机科学家姚期智2000年获得图灵奖，他是图灵奖设立48年以来获得该奖项的唯一华裔学者。在64位图灵奖得主中，有12位杰出人工智能专家获此殊荣，当中没有一个是中国人。
中国已数次蝉联国际超级计算机运行速度冠军，值得庆贺;但这不足以说明中国人工智能科技已达国际先进水平。许多国内企业巨头的人工智能开发虽然进步很快，成绩可喜可贺，但在总体上也远未达到国际领先水平。
国际IT巨头及欧美日发达国家都纷纷投入巨资，力争在本轮人工智能全球竞争中占据主导地位。我们切不可盲目乐观，过高地估计自己的成绩。
9)存在以哲学研究代替人工智能研究倾向。
人工智能有哲学问题需要研究，但人工智能不属于哲学。有些人从信息哲学或其他哲学角度进行人工智能研究，既是需要的，也是值得支持的。不过，长期以来国内存在一种以哲学研究代替人工智能研究的倾向，并过分夸大哲学问题对人工智能的作用，甚至企图以哲学主导人工智能学科，值得警惕[129]。
需要就人工智能主流问题进行踏踏实实的研究。吴文俊曾经语重心长地告诫：我们真正的意图绝不在于口舌之争，在字面上夸夸其谈。真正应该做的事是实干巧干，借计算机时代来临的大好契机，率先在全世界推行脑力劳动机械化，以具体成就和向世人表明我们的主张。
10)国际合作需要进一步加强。
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